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Un outlier simple

Lorsque vous découvrez un nouveau type d’algorithme, il est toujours judicieux de le tester avec un exemple très simple. Vous décidez donc de créer une liste contenant trente exemples de valeur 1.0 et un seul exemple de valeur 10.0, que vous vous attendez à voir signalé comme outlier. Pour être sûr d’utiliser correctement l’algorithme, vous convertissez la liste en dataframe pandas, puis vous l’utilisez avec l’algorithme de Local Outlier Factor. pandas est disponible sous le nom pd.

Cet exercice fait partie du cours

Concevoir des workflows de Machine Learning en Python

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Instructions

  • Importez le module LocalOutlierFactor sous le nom lof pour plus de commodité.
  • Créez une liste avec trente 1 suivis d’un 10, [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].
  • Convertissez la liste en data frame.
  • Affichez les scores d’outliers produits par l’algorithme Local Outlier Factor.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof

# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)

# Cast to a data frame
X = pd.____(x)

# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))
Modifier et exécuter le code